英国安全公司 Secarma 的研究主管 Sam Thomas 本月在 Black Hat 和 BSides 安全会议上展示了 PHP 编程语言的安全漏洞，并指出该漏洞影响了所有接受用户资料的 PHP 应用程序和库，包括 WordPress 等内容管理系统（CMS），并将允许远程程序攻击。 序列化（Serialization）与反序列化（Deserialization）是所有编程语言都具备的功能，序列化将对象转换为字符串，以将数据迁移到不同服务器，服务或应用程序上，然后通过反序列将字符串还原到对象。 安全研究员 Stefan Essar 在 2009 年就透露了 PHP 中反序列化黑客控制的数据带来的风险，而相关的漏洞不仅存在于 PHP 中，还存在于其他编程语言中。 Thomas 公布的是 PHP 的新攻击技术，可用于各种场景，例如 XML External Entity（XEE）漏洞或服务器端伪造请求（SSFR）漏洞等。 Thomas 表示，过去外界认为 XXE 漏洞带来的最大问题是信息外泄，但现在可出发程序执行。相关攻击分为两个阶段。 首先，将包含恶意对象的 Phar 存档上传到攻击目标的本地文件系统，然后触发一个基于 phar:// 的文件操作，就可能导致恶意程序执行。 Thomas 已利用 PHP 的反序列化程序成功攻击了 WordPress 与 Typo3 内容管理平台，以及 Contao 所采用的 TCPDF 库。 from:https://www.oschina.net/news/99165/php-unserialization-vulnerability
View Details运行DOS命令： C:\Users\thinkpad>javaws D:\***.jnlp 如提示“应用程序已被java安全阻止”则进入控制面板-》Java 打开java控制面板，在安全选项卡中设置例外站点即可。 from:https://www.cnblogs.com/101key/p/6478395.html
View Details背景， 今天在写代码时要用到GZipStream来压缩需要Web传输的数据块。原本以为GZipStream Write ->Flush ->读取对应MemoryStream数据就Okay的事情，却总是得不到正确的结果。 研究， 经过查询MSDN，原来只有在GZipStream被Dispose后，对应的MemoryStream中才会有真正的压缩数据被写入。 以下是我用来测试的代码片段（红色部分为原来的错误调用，橙色部分是正确的调用方式） string data = "<Root><PIGContent>test</PIGContent><RemoteUrl>http://www.a.com</RemoteUrl></Root>"; byte[] buffer = System.Text.UTF8Encoding.UTF8.GetBytes(data); byte[] compressedbuffer = null; //Compress buffer MemoryStream ms = new MemoryStream(); using(GZipStream zs = new GZipStream(ms, CompressionMode.Compress,true)) { zs.Write(buffer, 0, buffer.Length); //下面两句被注释掉的代码有问题, 对应的compressedbuffer的长度只有10--该10字节应该只是压缩buffer的header //zs.Flush(); //compressedbuffer = ms.ToArray(); } //只有GZipStream在Dispose后调应对应MemoryStream.ToArray()所得到的Buffer才是我们需要的结果 compressedbuffer = ms.ToArray(); 总结， 相信大家都会对GZipstream这种别扭的操作方式表示不满，微软对此也表示过歉意，但是由于其考虑到要兼容就的代码，因此即使在.Net 4.5中你还是得忍受这种不和谐的代码。 本篇小结如有不妥之处，烦请指正。 from: https://blog.csdn.net/missautumn/article/details/8351296
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using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.IO; using System.Management; using System.Runtime.InteropServices; using System.Text; namespace ConsoleApp1 { /// /// 系统信息类 - 获取CPU、内存、磁盘、进程信息 /// public class SystemInfo { private int m_ProcessorCount = 0; //CPU个数 private PerformanceCounter pcCpuLoad; //CPU计数器 private long m_PhysicalMemory = 0; //物理内存 private const int GW_HWNDFIRST = 0; private const int GW_HWNDNEXT = 2; private const int GWL_STYLE = (-16); private const int WS_VISIBLE = 268435456; private const int WS_BORDER = 8388608; #region AIP声明 [DllImport("IpHlpApi.dll")] extern static public uint GetIfTable(byte[] pIfTable, ref uint pdwSize, bool bOrder); [DllImport("User32")] private extern static int GetWindow(int hWnd, int wCmd); [DllImport("User32")] private extern static int GetWindowLongA(int hWnd, int wIndx); [DllImport("user32.dll")] private static extern bool GetWindowText(int hWnd, StringBuilder title, int maxBufSize); [DllImport("user32", CharSet = CharSet.Auto)] private extern static int GetWindowTextLength(IntPtr hWnd); #endregion #region 构造函数 /// /// 构造函数，初始化计数器等 /// public SystemInfo() { //初始化CPU计数器 pcCpuLoad = new PerformanceCounter("Processor", "% Processor Time", "_Total"); pcCpuLoad.MachineName = "."; pcCpuLoad.NextValue(); //CPU个数 m_ProcessorCount = Environment.ProcessorCount; //获得物理内存 ManagementClass mc = new ManagementClass("Win32_ComputerSystem"); ManagementObjectCollection moc = mc.GetInstances(); foreach (ManagementObject mo in moc) { if (mo["TotalPhysicalMemory"] != null) { m_PhysicalMemory = long.Parse(mo["TotalPhysicalMemory"].ToString()); } } } #endregion #region CPU个数 /// /// 获取CPU个数 /// public int ProcessorCount { get { return m_ProcessorCount; } } #endregion #region CPU占用率 /// /// 获取CPU占用率 /// public float CpuLoad { get { return pcCpuLoad.NextValue(); } } #endregion #region 可用内存 /// /// 获取可用内存 /// public long MemoryAvailable { get { long availablebytes = 0; //ManagementObjectSearcher mos = new ManagementObjectSearcher("SELECT * FROM Win32_PerfRawData_PerfOS_Memory"); //foreach (ManagementObject mo in mos.Get()) //{ // availablebytes = long.Parse(mo["Availablebytes"].ToString()); //} ManagementClass mos = new ManagementClass("Win32_OperatingSystem"); foreach (ManagementObject mo in mos.GetInstances()) { if (mo["FreePhysicalMemory"] != null) { availablebytes = 1024 * long.Parse(mo["FreePhysicalMemory"].ToString()); } } return availablebytes; } } #endregion #region 物理内存 /// /// 获取物理内存 /// public long PhysicalMemory { get { return m_PhysicalMemory; } } #endregion #region 获得分区信息 /// /// 获取分区信息 /// public List<DiskInfo> GetLogicalDrives() { List<DiskInfo> drives = new List<DiskInfo>(); ManagementClass diskClass = new ManagementClass("Win32_LogicalDisk"); ManagementObjectCollection disks = diskClass.GetInstances(); foreach (ManagementObject disk in disks) { // DriveType.Fixed 为固定磁盘(硬盘) if (int.Parse(disk["DriveType"].ToString()) == (int)DriveType.Fixed) { drives.Add(new DiskInfo(disk["Name"].ToString(), long.Parse(disk["Size"].ToString()), long.Parse(disk["FreeSpace"].ToString()))); } } return drives; } /// /// 获取特定分区信息 /// /// 盘符 public List<DiskInfo> GetLogicalDrives(char DriverID) { List<DiskInfo> drives = new List<DiskInfo>(); WqlObjectQuery wmiquery = new WqlObjectQuery("SELECT * FROM Win32_LogicalDisk WHERE DeviceID = ’" + DriverID + ":’"); ManagementObjectSearcher wmifind = new ManagementObjectSearcher(wmiquery); foreach (ManagementObject disk in wmifind.Get()) { if (int.Parse(disk["DriveType"].ToString()) == (int)DriveType.Fixed) { drives.Add(new DiskInfo(disk["Name"].ToString(), long.Parse(disk["Size"].ToString()), long.Parse(disk["FreeSpace"].ToString()))); } } return drives; } #endregion #region 获得进程列表 /// /// 获得进程列表 /// public List<ProcessInfo> GetProcessInfo() { List<ProcessInfo> pInfo = new List<ProcessInfo>(); Process[] processes = Process.GetProcesses(); foreach (Process instance in processes) { try { pInfo.Add(new ProcessInfo(instance.Id, instance.ProcessName, instance.TotalProcessorTime.TotalMilliseconds, instance.WorkingSet64, instance.MainModule.FileName)); } catch { } } return pInfo; } /// /// 获得特定进程信息 /// /// 进程名称 public List<ProcessInfo> GetProcessInfo(string ProcessName) { List<ProcessInfo> pInfo = new List<ProcessInfo>(); Process[] processes = Process.GetProcessesByName(ProcessName); foreach (Process instance in processes) { try { pInfo.Add(new ProcessInfo(instance.Id, instance.ProcessName, instance.TotalProcessorTime.TotalMilliseconds, instance.WorkingSet64, instance.MainModule.FileName)); } catch { } } return pInfo; } #endregion #region 结束指定进程 /// /// 结束指定进程 /// /// 进程的 Process ID public static void EndProcess(int pid) { try { Process process = Process.GetProcessById(pid); process.Kill(); } catch { } } #endregion #region 查找所有应用程序标题 /// /// 查找所有应用程序标题 /// /// 应用程序标题范型 public static List<string> FindAllApps(int Handle) { List<string> Apps = new List<string>(); int hwCurr; hwCurr = GetWindow(Handle, GW_HWNDFIRST); while (hwCurr > 0) { int IsTask = (WS_VISIBLE | WS_BORDER); int lngStyle = GetWindowLongA(hwCurr, GWL_STYLE); bool TaskWindow = ((lngStyle & IsTask) == IsTask); if (TaskWindow) { int length = GetWindowTextLength(new IntPtr(hwCurr)); StringBuilder sb = new StringBuilder(2 * length + 1); GetWindowText(hwCurr, sb, sb.Capacity); string strTitle = sb.ToString(); if (!string.IsNullOrEmpty(strTitle)) { Apps.Add(strTitle); } } hwCurr = GetWindow(hwCurr, GW_HWNDNEXT); } return Apps; } #endregion } public class DiskInfo { public DiskInfo() { } public DiskInfo(string name, long size, long freeSpace) { this.Name = name; this.Size = size; this.FreeSpace = freeSpace; } public string Name { get; set; } public long Size { get; set; } public long FreeSpace { get; set; } } public class ProcessInfo { public ProcessInfo() { } public ProcessInfo(int id, string processName, double totalMilliseconds, long workingSet64, string fileName) { Id = id; ProcessName = processName; TotalMilliseconds = totalMilliseconds; WorkingSet64 = workingSet64; FileName = fileName; } public int Id { get; set; } public string ProcessName { get; set; } public double TotalMilliseconds { get; set; } public long WorkingSet64 { get; set; } public string FileName { get; set; } } } |
参考： https://www.cnblogs.com/zery/p/6256850.html https://www.cnblogs.com/maowang1991/archive/2013/08/27/3285983.html
View Details管理-->事件查看器 可以查看【应用程序】、【安全】、【系统】等分类的日志
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static void Main(string[] args) { EventLog eventlog = new EventLog(); eventlog.Log = "Security"; //"Application"应用程序, "Security"安全, "System"系统 EventLogEntryCollection eventLogEntryCollection = eventlog.Entries; foreach (EventLogEntry entry in eventLogEntryCollection) { //if (entry.EventID == 4624) //{ // continue; //} string info = string.Empty; if (@"TaskScheduler" == entry.Source.ToString()) { info += "类型：" + entry.EntryType.ToString() + ";"; info += "日期" + entry.TimeGenerated.ToLongDateString() + ";"; info += "时间" + entry.TimeGenerated.ToLongTimeString() + ";"; info += "来源" + entry.Source.ToString() + ";"; Console.WriteLine(info); } } } |
from:https://www.cnblogs.com/gossip/p/5249982.html
View Details前言: 1.少安装PHP模块, 费内存 2.调高linux内核打开文件数量，可以使用这些命令(必须是root帐号)(我是修改/etc/rc.local，加入ulimit -SHn 51200的)
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echo `ulimit -HSn 65536` >> /etc/profile echo `ulimit -HSn 65536` >> /etc/rc.local source /etc/profile |
如果ulimit -n数量依旧不多(即上面配置没生效)的话, 可以在 /etc/security/limits.conf 文件最后加上
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* soft nofile 51200 * hard nofile 51200 |
1.与Nginx使用Unix域Socket通信(Nginx和php-fpm在同一台服务器) Unix域Socket因为不走网络，的确可以提高Nginx和php-fpm通信的性能，但在高并发时会不稳定。 Nginx会频繁报错：connect() to unix:/dev/shm/php-fcgi.sock failed (11: Resource temporarily unavailable) while connecting to upstream 可以通过下面两种方式提高稳定性： 1）调高nginx和php-fpm中的backlog 配置方法为：在nginx配置文件中这个域名的server下，在listen 80后面添加default backlog=1024。 同时配置php-fpm.conf中的listen.backlog为1024，默认为128。 2）增加sock文件和php-fpm实例数 再新建一个sock文件，在Nginx中通过upstream模块将请求负载均衡到两个sock文件背后的两套php-fpm实例上。 2.php-fpm参数调优 pm = dynamic; 表示使用哪种进程数量管理方式 dynamic表示php-fpm进程数是动态的，最开始是pm.start_servers指定的数量，如果请求较多，则会自动增加，保证空闲的进程数不小于pm.min_spare_servers，如果进程数较多，也会进行相应清理，保证多余的进程数不多于pm.max_spare_servers static表示php-fpm进程数是静态的, 进程数自始至终都是pm.max_children指定的数量，不再增加或减少 pm.max_children = 300; 静态方式下开启的php-fpm进程数量 pm.start_servers = 20; 动态方式下的起始php-fpm进程数量 pm.min_spare_servers = 5; 动态方式下的最小php-fpm进程数量 pm.max_spare_servers = 35; 动态方式下的最大php-fpm进程数量 如果pm为static, 那么其实只有pm.max_children这个参数生效。系统会开启设置数量的php-fpm进程 如果pm为dynamic, 那么pm.max_children参数失效，后面3个参数生效。系统会在php-fpm运行开始的时候启动pm.start_servers个php-fpm进程，然后根据系统的需求动态在pm.min_spare_servers和pm.max_spare_servers之间调整php-fpm进程数 那么，对于我们的服务器，选择哪种pm方式比较好呢？事实上，跟Apache一样，运行的PHP程序在执行完成后，或多或少会有内存泄露的问题。这也是为什么开始的时候一个php-fpm进程只占用3M左右内存，运行一段时间后就会上升到20-30M的原因了。 对于内存大的服务器（比如8G以上）来说，指定静态的max_children实际上更为妥当，因为这样不需要进行额外的进程数目控制，会提高效率。因为频繁开关php-fpm进程也会有时滞，所以内存够大的情况下开静态效果会更好。数量也可以根据 内存/30M 得到，比如8GB内存可以设置为100，那么php-fpm耗费的内存就能控制在 2G-3G的样子。如果内存稍微小点，比如1G，那么指定静态的进程数量更加有利于服务器的稳定。这样可以保证php-fpm只获取够用的内存，将不多的内存分配给其他应用去使用，会使系统的运行更加畅通。 对于小内存的服务器来说，比如256M内存的VPS，即使按照一个20M的内存量来算，10个php-cgi进程就将耗掉200M内存，那系统的崩溃就应该很正常了。因此应该尽量地控制php-fpm进程的数量，大体明确其他应用占用的内存后，给它指定一个静态的小数量，会让系统更加平稳一些。或者使用动态方式，因为动态方式会结束掉多余的进程，可以回收释放一些内存，所以推荐在内存较少的服务器或VPS上使用。具体最大数量根据 内存/20M 得到。比如说512M的VPS，建议pm.max_spare_servers设置为20。至于pm.min_spare_servers，则建议根据服务器的负载情况来设置，比较合适的值在5~10之间。 在4G内存的服务器上200就可以(我的1G测试机，开64个是最好的，建议使用压力测试获取最佳值) pm.max_requests = 10240; nginx php-fpm配置过程中最大问题是内泄漏出问题：服务器的负载不大，但是内存占用迅速增加，很快吃掉内存接着开始吃交换分区，系统很快挂掉！其实根据官方的介绍，php-cgi不存在内存泄漏，每个请求完成后php-cgi会回收内存，但是不会释放给操作系统，这样就会导致大量内存被php-cgi占用。 官方的解决办法是降低PHP_FCGI_MAX_REQUESTS的值，如果用的是php-fpm，对应的php-fpm.conf中的就是max_requests，该值的意思是发送多少个请求后会重启该线程，我们需要适当降低这个值，用以让php-fpm自动的释放内存，不是大部分网上说的51200等等，实际上还有另一个跟它有关联的值max_children，这个是每次php-fpm会建立多少个进程，这样实际上的内存消耗是max_children*max_requests*每个请求使用内存，根据这个我们可以预估一下内存的使用情况，就不用再写脚本去kill了。 request_terminate_timeout = 30; 最大执行时间, 在php.ini中也可以进行配置(max_execution_time) request_slowlog_timeout = 2; 开启慢日志 slowlog = log/$pool.log.slow; 慢日志路径 rlimit_files = 1024; 增加php-fpm打开文件描述符的限制 3.php-fpm的高CPU使用率排查方法 1)使用top命令, 直接执行top命令后，输入1就可以看到各个核心的CPU使用率。而且通过top […]
View Details【Dumb slave】改成了【Permanent Agent】，效果一致 参考：http://serverfault.com/questions/793619/jenkins-trying-to-add-a-dumb-slave-but-the-option-is-missing-any-idea-how-to-a 没有【Launch agent via Java Web Start】选项： 需要开启【TCP port for JNLP agents】： 参考：http://serverfault.com/questions/794783/the-option-to-launch-slave-agents-via-java-web-start-is-missing-from-new-node from:http://www.cnblogs.com/EasonJim/p/5997490.html
View DetailsDES 1977年1月，美国政府颁布：采纳IBM公司设计的方案作为非机密数据的正式数据加密标准（DES Data Encryption Standard) 。 目前在国内，随着三金工程尤其是金卡工程的启动，DES算法在POS、ATM、磁卡及智能卡（IC卡）、加油站、高速公路收费站等领域被广泛应用，以此来实现关键数据的保密，如信用卡持卡人的PIN的加密传输，IC卡与POS间的双向认证、金融交易数据包的MAC校验等，均用到DES算法。 DES算法的入口参数有三个：Key、Data、Mode。 其中Key为8个字节共64位，是DES算法的工作密钥； Data也为8个字节64位，是要被加密或被解密的数据； Mode为DES的工作方式，有两种：加密或解密。 DES算法是这样工作的： 如Mode为加密，则用Key 去把数据Data进行加密， 生成Data的密码形式（64位）作为DES的输出结果； 如Mode为解密，则用Key去把密码形式的数据Data解密，还原为Data的明码形式（64位）作为DES的输出结果。 在通信网络的两端，双方约定一致的Key，在通信的源点用Key对核心数据进行DES加密，然后以密码形式在公共通信网（如电话网）中传输到通信网络的终点，数据到达目的地后，用同样的Key对密码数据进行解密，便再现了明码形式的核心数据。这样，便保证了核心数据（如PIN、MAC等）在公共通信网中传输的安全性和可靠性。 通过定期在通信网络的源端和目的端同时改用新的Key，便能更进一步提高数据的保密性，这正是现在金融交易网络的流行做法。 3DES 3DES是DES加密算法的一种模式，它使用3条64位的密钥对数据进行三次加密。数据加密标准（DES）是美国的一种由来已久的加密标准，它使用对称密钥加密法。 3DES（即Triple DES）是DES向AES过渡的加密算法（1999年，NIST将3-DES指定为过渡的加密标准），是DES的一个更安全的变形。它以DES为基本模块，通过组合分组方法设计出分组加密算法。 设Ek()和Dk()代表DES算法的加密和解密过程，K代表DES算法使用的密钥，P代表明文，C代表密表，这样， 3DES加密过程为：C=Ek3(Dk2(Ek1(P))) 3DES解密过程为：P=Dk1((EK2(Dk3(C))) K1、K2、K3决定了算法的安全性，若三个密钥互不相同，本质上就相当于用一个长为168位的密钥进行加密。多年来，它在对付强力攻击时是比较安全的。若数据对安全性要求不那么高，K1可以等于K3。在这种情况下，密钥的有效长度为112位。 AES AES(Advanced Encryption Standard)：高级加密标准，是下一代的加密算法标准，速度快，安全级别高。 用AES加密2000年10月，NIST（美国国家标准和技术协会）宣布通过从15种候选算法中选出的一项新的密匙加密标准。Rijndael被选中成为将来的 AES。Rijndael是在1999年下半年，由研究员Joan Daemen 和 Vincent Rijmen 创建的。AES正日益成为加密各种形式的电子数据的实际标准。 美国标准与技术研究院（NIST）于2002年5月26日制定了新的高级加密标准（AES）规范。 AES算法基于排列和置换运算。排列是对数据重新进行安排，置换是将一个数据单元替换为另一个。 AES使用几种不同的方法来执行排列和置换运算。AES是一个迭代的、对称密钥分组的密码，它可以使用128、192和256位密钥，并且用128位（16字节）分组加密和解密数据。 与公共密钥加密使用密钥对不同，对称密钥密码使用相同的密钥加密和解密数据。通过分组密码返回的加密数据的位数与输入数据相同。迭代加密使用一个循环结构，在该循环中重复置换和替换输入数据。 算法 Key 位数 可逆? 其它 MD5 没有Key, 有区别16位和32位, 不可逆 (无) SHA （？） （？） 不可逆 (无) RSA 有（公Key,私KEY） （？） 可逆 公、私Key采用不同的加密算法 DES3 有 （？） 可逆 (无) AES 有 （？） 可逆 (无) BASE64 没有KEY （？） 可逆 (无) 哈希函数,比如MD5,SHA，这些都不是加密算法。要注意他们的区别和用途，很多网友都把md5说成是加密算法，这是严重不正确的啊。 哈希函数：MD5，SHA 是没有密钥的，相当与指纹的概念，因此也是不可逆的； md5是128位的，SHA有不同的算法，有128，256等位。。。如SHA-256,SHA-384 然后 就是 Base64,这更加不属于加密算法的范围了，它只是将byte[]数组进行了转换，为什么要转换呢？就是因为很多加密后的密文后者一些特殊的byte[]数组需要显示出来，或者需要进行传递（电子邮件），但是直接转换就会导致很多不可显示的字符，会丢失一些信息，因此就转换位Base64编码，这些都是可显示的字符。所以转换后，长度会增加。它是可逆的。 再就是 3DES,DES 这才是加密算法，因此也是可逆的，加解密需要密钥,也就是你说的key 最后是 RSA ,这是公钥密码，也就是加密和解密密钥不同，也是可逆的。 DES算法： DES算法把64位的明文输入块变为64位的密文输出块，它所使用的密钥也是64位，整个算法的主流程图如下： 其功能是把输入的64位数据块按位重新组合，并把输出分为L0、R0两部分，每部分各长32位，其置换规则见下表： 58,50,12,34,26,18,10,2,60,52,44,36,28,20,12,4, 62,54,46,38,30,22,14,6,64,56,48,40,32,24,16,8, 57,49,41,33,25,17, 9,1,59,51,43,35,27,19,11,3, 61,53,45,37,29,21,13,5,63,55,47,39,31,23,15,7, 即将输入的第58位换到第一位，第50位换到第2位，…，依此类推，最后一位是原来的第7位。L0、R0则是换位输出后的两部分，L0是输出的 左 32位，R0 是右32位，例：设置换前的输入值为D1D2D3……D64，则经过初始置换后的结果 为：L0=D58D50…D8；R0= D57D49…D7。 经过16次迭代运算后。得到L16、R16，将此作为输入，进行逆置换，即得到密文输出。逆置换正好是初始置的逆运算，例如，第1位经过初始置换后，处于第40位，而通过逆置换，又将第40位换回到第1位，其逆置换规则如下表所示： 40,8,48,16,56,24,64,32,39,7,47,15,55,23,63,31, 38,6,46,14,54,22,62,30,37,5,45,13,53,21,61,29, 36,4,44,12,52,20,60,28,35,3,43,11,51,19,59,27, 34,2,42,10,50,18,58 26,33,1,41, 9,49,17,57,25, 放大换位表 32, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 8, 9, 10,11, 12,13,12,13,14,15,16,17,16,17,18,19,20,21,20,21, 22,23,24,25,24,25,26,27,28,29,28,29,30,31,32, 1, 单纯换位表 16,7,20,21,29,12,28,17, 1,15,23,26, 5,18,31,10, 2,8,24,14,32,27, 3, 9,19,13,30, 6,22,11, 4,25, 在f(Ri,Ki)算法描述图中，S1,S2…S8为选择函数，其功能是把6bit数据变为4bit数据。下面给出选择函数Si(i=1,2……8)的功能表： 选择函数Si S1: 14,4,13,1,2,15,11,8,3,10,6,12,5,9,0,7, 0,15,7,4,14,2,13,1,10,6,12,11,9,5,3,8, 4,1,14,8,13,6,2,11,15,12,9,7,3,10,5,0, 15,12,8,2,4,9,1,7,5,11,3,14,10,0,6,13, S2: 15,1,8,14,6,11,3,4,9,7,2,13,12,0,5,10, 3,13,4,7,15,2,8,14,12,0,1,10,6,9,11,5, 0,14,7,11,10,4,13,1,5,8,12,6,9,3,2,15, 13,8,10,1,3,15,4,2,11,6,7,12,0,5,14,9, […]
View DetailsC#实现通过Gzip来对数据进行压缩和解压
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internal static byte[] Compress(byte[] data) { using (var compressedStream = new MemoryStream()) { using (var zipStream = new GZipStream(compressedStream, CompressionMode.Compress)) { zipStream.Write(data, 0, data.Length); } return compressedStream.ToArray(); } } internal static byte[] Decompress(byte[] data) { using (var compressedStream = new MemoryStream(data)) { using (var zipStream = new GZipStream(compressedStream, CompressionMode.Decompress)) { using (var resultStream = new MemoryStream()) { zipStream.CopyTo(resultStream); return resultStream.ToArray(); } } } } |
from:https://www.cnblogs.com/frankyou/p/5910074.html
View DetailsNet C#中枚举的声明格式如下所示：
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[attributes] [modifiers] enum identifier [:base-type] {enumerator-list} [;] |
FlagsAttribute属性就是枚举类型的一项可选属性。它的主要作用是可以将枚举作为位域处理(P.S. C#不支持位域)。所谓位域是单个存储单元内相邻二进制位的集合。通过为枚举添加这个属性，可以改变枚举的一些行为来满足我们的需要。
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enum MyFlags { Flag1, Flag2, Flag3, Flag4}; MyFlags myFlag = MyFlags.Flag2 | MyFlags.Flag3; Console.WriteLine(myFlag);//Flag4 |
因为对于整数来说，| 操作就是将其转化为二进制再进行或运算。Flags.Flag2 | Flags.Flag3做的工作实际上是 0001 | 0010 = 0011 = 3再转换成(MyFlags)3就是Flag4了 如果枚举声明如下：
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[FlagsAttribute] enum MyFlags{ Flag1 = 0, //000 Flag2 = 1, //001 Flag3 = 2, //010 Flag4 = 4 //100 }; |
则上述结果为Flag2,Flag3,这样做的意义在于我们可以实现“或”的关系。 就上例而言，myFlag可以更直观的表现为011，因此当我们想要检验它满足哪个枚举值时我们可以使用&操作：
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if((myFlag & MyFlags.Flag2) == MyFlags.Flag2) { Console.WriteLine("true"); } if((myFlag & MyFlags.Flag3) == MyFlags.Flag3) { Console.WriteLine("true"); } |
011&001 = 001，011&010 = 010，因此这两个if都会成立，这就是这种枚举的意义吧。另外我们应当注意默认初始化的myFlag的值为0，与其作&运算不会有任何结果。 from:https://blog.csdn.net/zhulongxi/article/details/52371853
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